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视频监控在石化领域的发展方向浅析

作者:admin 时间:2017-01-13 10:28

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文章摘要:视频监控在石化领域的发展方向浅析,各处室拉马拉卫生保健,火然泉达细沙深中隐厚。

 视频监控蓬勃发展,一方面是因为社会对安全或者视频的需求越来越重视,另一方面是因为中国品牌的技术水平已经在普遍在世界一线阵营,物美价廉的视频监控产品是的企事业单位和政府部门有了大范围使用视频监控的可能。

  

  视频监控在公安和银行的强势发展是因为刑侦和安保的需要,业务场景比较贴合。而在石化行业的应用,一直没有特别大的发展,有特种环境的制造工艺问题,也有石化场景的特殊性问题,当然也有现有视频技术的局限问题。

  “视频+”是现在安防厂家提出的一个方向,如何突破传统石化行业对视频监控的固定思维,采用先进工艺、先进技术,贴合石化的生产管理业务,是这个行业所面对的课题。

  视频简单的分类是“采传存显控”,这个分类是基于传统视频监控厂家的产品链条来分类的。基于这个传统分类,结合“视频+”理念,其实在石化领域还有有一些值得创新的方向。

  视频监控在石化领域的发展方向浅析

  采

  采,就是采集。现在普遍把视频采集功能的摄像机,也理解为工业的某种传感器,是一种机器感知。原先的视频感知设备,感知精度低(像素小),感知方式单一(红外灯使用都不多,固定式设备多,都基于可见光识别)。2016年涌现出的在采方面的技术多彩多样,比如:远距离云台,可以覆盖2到10公里半径;全光谱相机突破可见光,用多种光谱感知目标;中远距离热成像摄像机可以感知温度;防爆一体化摄像机也开始叠加智能读表和目标区域传感器信息;无人机高空视频采集;移动视频的采集和应用;手持视频设备的使用;200万高清相机的普遍化应用等等。这些都不断地给予工业领域无限的遐想。特别是一些智能算法前置到摄像机里,摄像机越来越智慧能否带动生产生活越来越智慧?

  传

  传,就是传输。有线传输和无线传输,这是两个大类。有线传输,现在普遍新建使用光纤,因为高清前端带来的视频流日渐庞大。光纤和高清不是某种必然联系如同低清和模拟不是必然联系,业内很多人,一谈模拟就是低清,这是错误的。模拟相机也有独到的一面,比如实时性好。现有技术已经实现了使用原先的同轴线缆,也能传输高清信号(HDCVI技术)。这个HDCVI摄像机也能通过光纤传输视频流。无线传输,这个比较复杂,因为传统摄像机都是固定式安装的,所以普遍使用有线方案。而有固定就应该有移动,移动化视频应用是“视频+”一个需要突破的难点,难在,现有网桥、4G、WIFI等无线传输的方式的稳定性和信号的全向性还需要大的提升才能符合高清和实时的需求。难在,手持设备、工业PDA设备硬件的产品太少,厂家还没有大范围启动无线传输设备和手持设备的投入。

  高清,就意味着传输负荷大,何种传输形式或者技术能够满足视频流大数量级的传输,这个市场还在摸索中。H.265技术在2016年已经逐渐被市场接受,期待新的编码技术。

  存

  存,就是存储。存储分为好几个维度:存储的容量、存储的速度、存储的安全和稳定性、存储的读取和转存的速度等。安防的一大块费用都是存储,存储的硬件全是海外品牌,中国的制造工艺还没有办法在这个产品上有所突破。存储的技术更新,让高清存储成本降低,也带动高清时代的到来。中国品牌在存储的结构化问题上处理是比较先进的,存储信号到存储信息的转变,是存储的一个新的方向。

  显

  显,就是显示。显示技术比价复杂,因为中国人对显示或者可视化的定义比较多维度。显示的技术一般侧重如下几个角度:联动显示、大屏显示、移动端显示、主动获取显示和被动推送显示、多信号融合显示、智能显示等。从硬件角度,随着安防高清的需求,带动了液晶屏的市场需求,安防厂家在大屏硬件方面销售额已经是国内领先。生产指挥中心,DLP和小间距之间的竞争会持续。不过随着硬件的同质化,多媒体显示技术会成为未来的研发方向。如何提升人机互动,提高客户体验,是安防厂家从售卖硬件到售卖体验和应用的转变。

  控

  控,就是操控或者控制。从视频角度,如何让操作变得更敏捷,变得更适合应用,这个是需要投入大量的费用,比如瞬时回看技术、地图控制技术等。原先的操控主要指操控客户端开关和摄像机变倍和转向,新的操控主要是视频流的操控。从控制角度,侧重在视频的基础上,叠加相关系统。中国人喜欢眼见为实,在视频平台商叠加或者关联相关系统,符合中国人对信息接受度。现阶段,一线的安防厂家都在跨系统涉足,立足于视频,拓展显示维度,提升一站式服务和体验感,是行业的新要求。比如大华股份,就开始在音视频融合方面做了很多研发和尝试,取得了不小的成绩。拓展了安全的定义。

  视频+

  “视频+”,也可以理解为“+视频”。多系统融合,跨系统操作,化散为一,是行业的趋势。如何将视频更好地服务于生产、生活,并提升效率,是所有信息工作者的一个追求。大数据的潮流也在影响着视频技术,如何将深度学习应用到视频结构化。现有技术已经可以实现人脸识别、车辆识别、形态识别、情绪识别、服装识别、读表识字、动作识别、其他目标物识别等,深度学习让精准度更优。视频这个传感器,正在不断地拓展其重要性,并融合相关技术为社会的更好的服务。




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